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1.
基于UKF的移动机器人主动建模及模型自适应控制方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
宋崎  韩建达 《机器人》2005,27(3):226-230
利用基于无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)的状态和参数联合估计方法对移动机器人进行在线主动建模,基于该主动模型的逆动力学控制方法,实现了移动机器人对其自身不确定因素的自主性. 在针对全方位移动机器人的仿真实验中,验证了UKF对时变的状态和参数的收敛性和跟踪能力,并给出了不确定界. 基于主动建模的逆动力学控制方法与常值PID控制方法的比较结果,验证了该方法的有效性.  相似文献
2.
为了提高 UKF 的估计精度和收敛性, 提出了一种新的自适应滤波方法. 新息方差阵的测量值和其相应的估计/预测值的差被用于构造指标函数. MIT 规则被用于构造自适应机制以指标函数最小来在线更新过程不确定性的方差值. 更新后的方差反馈给常规 UKF. 这种自适应机制主要用于补偿过程噪声分布的先验信息不足以及提高 UKF 状态和参数的主动估计性能. 讨论了自适应 UKF 的渐进稳定性. 在全方位移动机器人上进行了仿真, 结果表明与常规的 UKF 相比自适应 UKF 更有效更精确.  相似文献
3.
For improving the estimation accuracy and the convergence speed of the unscented Kalman filter(UKF),a novel adaptive filter method is proposed.The error between the covariance matrices of innovation measurements and their corresponding estimations/predictions is utilized as the cost function.On the basis of the MIT rule,an adaptive algorithm is designed to update the covariance of the process uncertainties online by minimizing the cost function.The updated covariance is fed back into the normal UKF.Such an adaptive mechanism is intended to compensate the lack of a priori knowledge of the process uncertainty distribution and to improve the performance of UKF for the active state and parameter estimations.The asymptotic properties of this adaptive UKF are discussed.Simulations are conducted using an omni-directional mobile robot,and the results are compared with those obtained by normal UKF to demonstrate its effectiveness and advantage over the previous methods.  相似文献
4.
针对直升机的执行器故障,本文提出了一种基于双时标模型的自适应容错控制方法.根据直升机的不同状态变量响应时间不同的特点和时标分离理论,将直升机模型划分为快速(姿态动力学)和慢速(平移动力学)两种时标模型.反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计,并在控制过程中采用了不同的控制周期.在双时标模型中,引入了执行器效率因子(actuator effectiveness factors,AEFs)用于表示执行器的健康情况.利用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对AEFs进行了在线估计,估计结果用于快速和慢速模型控制器的自适应重构.仿真结果表明,该自适应容错控制方法,能够有效的消除执行器故障(包括常值和时变故障)对直升机飞行性能的影响,并取得良好的控制效果.  相似文献
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